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场景说明 本文以边缘入侵检测算法的使用为例，介绍如何使用视频智能分析服务（VIAS）。 边缘入侵检测算法提供了区域入侵、过线入侵检测功能。通过分析接入的CAMERA视频数据，当检测到有人或车触发入侵，会上报告警。本示例中，接入的视频数据来自CAMERA，输出识别结果到Webhook。
场景说明 本章节以云上入侵检测算法的使用过程为例介绍如何使用视频智能分析服务（VIAS）。 云上入侵检测算法提供了区域入侵、过线入侵功能，通过分析视频数据，检测到有人或车触发入侵，会上报告警。 本示例中，接入的视频数据来自IVM（用户需要先把视频流接入IVM），输出识别结果到指定的DIS通道。
更新视频源分组 功能介绍 更新视频源分组 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/video-group/{video_group_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法参见获取项目ID和名称
视频智能分析的算法服务支持的输出类型为Webhook。在创建作业前您需确保Webhook Service已运行成功。 下面以一个简单的python脚本作为示例，展示如何启动Webhook Service并保存接收的数据。 准备一台本地的Linux服务器，确保Linux服务器和边缘节点服务器网络通畅，并已安装python环境。
创建边缘资源池 功能介绍 创建边缘资源池 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/edge-pools 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法参见获取项目ID和名称
“bus”: 巴士/公交车 “other_vehicle”: 其它的车辆 attribute Object 行人属性信息。仅当行人检测开关打开时，对于行人目标才带有该字段。 polygon_name String 目标所在的区域名称，区域名称设置见” target_roi”字段。
非机动车型主要包括自行车、两轮摩托车。 边缘垃圾桶异常检测 该服务主要用于明厨亮灶工程中，垃圾桶盖子必须是合上的，通过视频检测到垃圾桶盖子打开时，会上报告警信息。 边缘城市垃圾桶满溢检测 该服务提供了城市街道场景下垃圾桶满溢检测功能。当检测到垃圾桶处于满溢状态时，会上报告警信息。
查看作业状态 获取作业结果 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 接入后的视频数据及分析结果会如何处理，是否会保存？ 边缘算法和云上算法的区别 如何查看边缘节点的驱动版本？ 如何生成检测区域字符串？ 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 Cloud Native Lives
警信息。 缺省值：single banner_detection_sw 否 Integer 横幅检测开关，默认值0，取值范围[0,1]。当打开横幅检测开关时，会对视频画面中的ROI区域进行横幅检测。 最小值：0 最大值：1 缺省值：0 banner_threshold 否 String
警信息。 缺省值：single banner_detection_sw 否 Integer 横幅检测开关，默认值0，取值范围[0,1]。当打开横幅检测开关时，会对视频画面中的ROI区域进行横幅检测。 最小值：0 最大值：1 缺省值：0 banner_threshold 否 String
算法包说明 视频智能分析服务支持按算法包购买，您可以根据业务需求选择购买使用不同的算法包，算法包包含了若干算法。具体的算法包说明请参见算法包介绍。 如何购买算法包 登录视频智能分析服务管理控制台，进入“总览”页面，单击“购买平台算法包”。 或者在“算法中心 > 算法服务包”页面，单击需要的
视频智能分析服务作业的结果输出类型选择为Webhook时，在创建作业前，需确保Webhook Service已运行成功。 下面以一个简单的python脚本作为示例，展示如何启动Webhook Service并保存接收的数据。 准备一台本地的Linux服务器，确保Linux服务器和边缘节点服务器网络通畅，并已安装python环境。
最小值：1 最大值：2 缺省值：1 person_constraint_sw 否 Integer 对应控制台的界面参数“邻近行人约束开关”。当开关打开时，垃圾附近有行人逗留的告警将被过滤。 "0"：表示不开启开关。 "1"：表示开启开关。 默认值为0。 最小值：0 最大值：1 缺省值：0
表示检测区域，该字段为JSON格式的字符串。 未设置检测区域时，默认全屏都是检测区域。 视频智能分析服务提供了工具用于生成检测区域字符串，详细指导请参见如何生成检测区域字符串。 {"lines":[{"data":[[560,680],[1185,506]],"properties":{"side1_name":"Side1"
最小值：1 最大值：2 缺省值：1 person_constraint_sw 否 Integer 对应控制台的界面参数“邻近行人约束开关”。当开关打开时，垃圾附近有行人逗留的告警将被过滤。 "0"：表示不开启开关。 "1"：表示开启开关。 默认值为0。 最小值：0 最大值：1 缺省值：0
历史告警用黄框 +黄色底色渲染。 当normal_render为1时，当前告警用红框渲染，历史告警用暗红色框渲染。 只有在目标框渲染开关打开时，该字段才会生效。 最小值：0 最大值：1 缺省值：0 render_result_sw 否 Integer 对应控制台的界面参数“目标
历史告警用黄框 +黄色底色渲染。 当normal_render为1时，当前告警用红框渲染，历史告警用暗红色框渲染。 只有在目标框渲染开关打开时，该字段才会生效。 最小值：0 最大值：1 缺省值：0 render_result_sw 否 Integer 对应控制台的界面参数“目标
表示检测区域，该字段为JSON格式的字符串。 未设置检测区域时，默认全屏都是检测区域。 视频智能分析服务提供了工具用于生成检测区域字符串，详细指导请参见如何生成检测区域字符串。 {"lines":[{"data":[[560,680],[1185,506]],"properties":{"side1_name":"Side1"
w 否 Integer 可视化输出开关，默认是0，取值范围[0 1]。默认每个ROI区域检测到的人数大于告警阈值时，只会发送原图信息。只有打开可视化开关后，才会将检测到的行人进行可视化输出。可视化场景如下： 1、检测到单个行人，会用红色框进行标注。 2、每个ROI框会用黄色多边形在画面中标注。
w 否 Integer 可视化输出开关，默认是0，取值范围[0 1]。默认每个ROI区域检测到的人数大于告警阈值时，只会发送原图信息。只有打开可视化开关后，才会将检测到的行人进行可视化输出。可视化场景如下： 1、检测到单个行人，会用红色框进行标注。 2、每个ROI框会用黄色多边形在画面中标注。
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